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LSTM 모델을 사용하여 판매 예측에 대한 질문이 있습니다. 모델을 작성하려면 이전 판매 값 (샘플 크기 30을 선택)과 승진 여부, 휴일 여부 등의 현재 기능 (t)을 입력하고 싶습니다. 현재 코드 : def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(d

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Keras의 TensorBoard 콜백이 initial_epoch 적합성을 준수하지 않습니까?

하나의 그래픽 카드에서 여러 모델을 병렬로 교육하려고합니다. 그것을 달성하기 위해 나는 문제가 아닌 저장된 무게로부터 모델의 훈련을 재개 할 필요가있다. model.fit() 메서드는로드 된 모델이 켜져있는시기를 모델에 알려주는 initial_epoch 매개 변수도 있습니다. 그러나 TensorBoard 콜백을 모델의 교육을 모니터링하기 위해 fit() 메

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Keras, models.add() missing 1 필수 위치 인수 : 'layer'

Keras를 사용하는 간단한 피드 포워드 신경망을 사용하여 MNIST 데이터 세트의 숫자를 분류합니다. 그래서 아래 코드를 실행합니다. model.add(Dense(1000, input_dim=(INPUT_SIZE,), activation="relu")) TypeError: add() missing 1 required positional argum

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Keras Multilabel Multiclass 개별 태그 정확도

Keras에서 CNN을 사용하여 다중 유리 다중 분류를 수행하려고합니다. 제가 비슷한 질문에서 this function에 따라 개인 라벨의 정확성 기능을 작성하려고했습니다 내가 시도한 관련 코드는 다음과 같습니다 labels = ["dog", "mammal", "cat", "fish", "rock"] #I have more interesting_id =

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저장 여기에서 논의 된 내용에 근거하여 mnist 데이터 세트에 대한 잡음 제거의 autoencoder을 넣어

Keras 콜백와 함께 최고의 val_loss : https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html 내가 어떻게 입력 이미지 변화의 재건을 통해 볼려고 해요 시각; DAE 스파이크 (훈련 및 검증 모두)가 손실되는 경우가 있음을 알고 있습니다 (예 : ~ 0.12 ~ 3.0의 손실). 훈련 과정에서 이러

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사용 방법 케라에서 레이어를 연결 하시겠습니까? 이 같은

내 코드 :이 코드를 실행하면 balabala... conv_model.add(keras.layers.Flatten()) input2 = keras.models.Sequential() input2.add(keras.layers.Activation('linear', input_shape=(1,))) model = keras.models.Sequen

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분지 출력 Keras

내 모델은 다음 2 개 출력 층으로 분기로되도록이다 입력 -> L1 -> L2 -> L3 -> 입력 OUT1 -> L1 -> L2 -> L3 -> out2 나는 out1과 out2에 2 가지 다른 활성화 기능을 갖고 있기 때문에이 방법을 사용하고 있습니다. model = Model(inputs=[input_layer], outputs=[out1, out2]

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Keras, 유효성 검사 데이터 전용 인쇄 메트릭

사소한 질문에 사과드립니다. 적절한 장소가 아닌 경우 더 나은 정보원을 알려주십시오. validation_data에 대해서만 keras 메트릭을 인쇄하는 방법이 있습니까? 몇 가지 신기원 별 측정 항목 (예 : 정밀도, 회상 및 f1 점수)을 추적하고 싶습니다. keras git 히스토리에서 사용할 수있는 몇 가지 편리한 메소드가 있지만, 테스트/유효성 검

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나는 keras에 대한 백엔드로 tensorflow를 사용하고 있습니다. LSTM에 대한 자습서 중 하나에서, 그것은 keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_un

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Jupiter에서 TensorFlow 및 Keras를 가져올 수 있습니까?

Mac OS에서 Tensorflow 및 Keras를 설정했습니다. 아나콘다 설치 과정에서 나온 Jupyter도 있습니다. Jupyter 노트북에서 Tensoflow 또는 Keras를 가져 오려고하면 "< ... no module ..."오류가 발생합니다. 단계가 빠졌습니까?